一种使用统一样本的深度学习卫星数据云检测算法

摘要

本发明公开一种使用统一样本的深度学习卫星数据云检测算法。该方法包括如下步骤：1、高光谱数据像元库的建立；2、多光谱数据模拟；3、基于神经网络的云检测；4、结果分析。首先基于高空间高光谱分辨率的AVIRIS数据，在不同地表类型上选择足够数量的云和晴空像元。基于待识别卫星数据的波谱响应函数及AVIRIS波段宽度来模拟待识别卫星的云和晴空像元的光谱反射率，作为神经网络的输入向量。将模拟出反射率输入到神经网络模型中，训练对应传感器的神经网络云检测模型，进行云检测。结合目视解译，对比分析不同下垫面及不同卫星传感器云检测结果的准确性。本发明方法可以实现云像元的检测，支持多种多光谱传感器的云检测，使云检测的适应性更加广泛。